直接插入排序+希尔排序+冒泡排序+快速排序+选择排序+堆排序+归并排序+基于统计的排序
插入排序:直接插入排序、希尔排序
交换排序:冒泡排序、快速排序
选择排序:简单选择排序、堆排序
其他:归并排序、基于统计的排序
一、直接插入排序
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
/*
直接插入排序:是就地排序,是稳定的,时间复杂度:O(n^2)
*/
int a[105];
int n;
int main()
{int t;scanf("%d",&n);for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&a[i]);}//认为:a[1] 是有序区域,a[2---n]是乱序区for(int i=2;i<=n;i++){t=a[i];int j;for(j=i-1;j>=1;j--){if(a[j]>t){a[j+1]=a[j];} else{break;}}a[j+1]=t;} for(int i=1;i<=n;i++){printf("%d ",a[i]);}return 0;
}
二、希尔排序
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
/*
希尔排序:取希尔增量序列时: 是就地排序,不是稳定的,时间复杂度:O(n^2)
*/
int a[105];
int n;
int main()
{int t;scanf("%d",&n);int k=0;for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&a[i]);}for(int d=n/2;d>=1;d=d/2) {k++;//计算趟数 //以增量d分组,对每组进行直接插入排序for(int i=1+d;i<=n;i++){t=a[i];int j;for(j=i-d;j>=1;j=j-d){if(a[j]>t){a[j+d]=a[j];}else{break;}}a[j+d]=t; } printf("第%d趟,增量为%d,排好的结果:",k,d);for(int i=1;i<=n;i++){printf("%d ",a[i]);}printf("\n");} return 0;
}
三、冒泡排序
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define maxx 100
/*所谓交换,是指根据序列中两个关键字比较的结果来对换这两个关键字在序列中的位置。*/
int a[maxx],n,t;
int v;//标记
int main()
{scanf("%d",&n);for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&a[i]);}//冒泡排序//外层循环控制 排序的趟数 n个元素排序需要循环n-1次 【1】for(int i=1;i<=n-1;i++) {v=0;//内层循环控制比较的次数 n个元素第i趟比较n-i次 【2】for(int j=1;j<n-i+1;j++) {//比较相邻的元素大小 目的:将最大的元素选出到移动到最后 if(a[j]>a[j+1]){v=1;t = a[j];a[j] = a[j+1];a[j+1] = t;}}if(v==0)//v仍然等0,说明没交换,说明完全有序 {break;}}for(int i=1;i<=n;i++){printf("%d ",a[i]);}return 0;
}
四、快速排序
排序区间[l,r] , 选 a[l] 做基准数
两个下标i=l,j=r;相对遍历。
先用j 找一个比x小的数,放在i位置,i++
再用i 找一个比x大的数,放在j位置,j--
不断循环,直到 i==j为止,此时i(j)位置就是x的位置
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
/*交换排序:基于数据交换的排序
1.冒泡排序:是就地排序, 是稳定的,时间复杂度 O(n^2) 2.快速排序:---递归: 是就地排序,不稳定,时间复杂度O(nlogn) ------待排序的数组已经保持需要的顺序了,容易退化成O(n^2)
每一趟:先选一个标准(基准数),按照基准数进行划分,把比基准数小的交换到他前面,
把比基准数大的交换到他后面 基准数怎么选:对区间(l,r)
(1)选排序区间的第一个数--a[l]------为例
(2)选排序区间的最后一个数--a[r]
*/
void QuickSort(int a[],int l,int r)
{//选排序区间的第一个数--a[l]做基准数if(l>=r){return;} int x=a[l];int i=l;int j=r; while(i<j){//先 从后往前,找一个小于基准数小的数,放到i位置 while(i<j&&a[j]>x)j--; if(i<j){a[i]=a[j];i++;} //再从前往后,找一个小于基准数大的数,放到j位置while(i<j&&a[i]<x)i++; if(i<j){a[j]=a[i];j--;} }a[i]=x;QuickSort(a,l,i-1); QuickSort(a,i+1,r);
}int main()
{int a[105]; int n;scanf("%d",&n);for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&a[i]);}//快速排序QuickSort(a,1,n); for(int i=1;i<=n;i++){printf("%d ",a[i]);}printf("\n");return 0;
}
五、(简单)选择排序
每趟从待排序区中,选择一个最小的数,放到待排序区的第一个位置。从而实现排序
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define maxx 100int a[maxx],n,t;
int minn; int main()
{int minn;//最小元素的下标 scanf("%d",&n);for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&a[i]);}//简单选择排序:就地排序, 时间复杂度O(n^2) ,不稳定的排序 //简单选择排序:进行n-1趟排序,每次都在乱序区中选择一个最小的元素,放在乱序的第一个位置,此时有序区+1,乱序区-1 for(int i=1;i<=n-1;i++)//控制循环趟数{minn=i; for(int j=i+1;j<=n;j++)//控制乱序区,去找最小的元素的位置{if(a[j]<a[minn]){minn=j;}}//把minn位置的元素放在乱序区的第一个位置,即i位置if(minn!=i){int t=a[i];a[i]=a[minn];a[minn]=t; }} for(int i=1;i<=n;i++){printf("%d ",a[i]);}printf("\n");return 0;
}
六、堆排序
堆----->完全二叉树----->数组存储
a[i]父亲:a[i/2]
a[i]左孩子:a[2*i]
a[i]右孩子:a[2*i+1]
1.建堆(两种方法)
(1)自我初始化:在原数组的基础上进行初始化
从子树入手由小到大去调整每棵子树;
对于每棵子树,我们向下调整:
让根节点和左右孩子节点作比较,如果子树值小:最小值和根节点交换,继续向下调整子树
(2)通过插入来建堆
数组每多一个数据就调整一次。新插入的数据放在放在最后,如果其比父亲大或者新插入的数据是根节点就不用调整否则就向上调整
堆排序:
(1)建堆(流程见上)
(2)循环n次 每次输出最小的数---->a[1],
删掉a[1]--->让堆中最后一个节点来替换a[1],然后重新对a[1]向下调整
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define maxx 100/*升序排列 堆排序:就地排序,不稳定 ,时间复杂度O(nlogn) n个元素,保存在a数组中,直接在a数组中
1.初始化成一个小顶堆:下标最大的内部节点的下标是几?最后一个内部节点的下标是几?n/2
(1)找到最后一个内部节点(n/2),依次调整每棵子树调整过程:依次向下比较调整:若该节点比左右孩子节点中的最小值大,进行交换,直到不满足该条件位置
2.在小顶堆的基础上,进行堆排序循环n-1次:(1)输出(删除)根节点;(2)最后一个位置的节点代替根节点
(3)向下调整
---输入最后一个元素
3.堆中插入一个元素:
(1)把元素放到数组最后
(2)向上和父亲节点比较进行调整*/
void downAdjust(int a[],int i,int m)//对以 下标i的元素 为根节点的子树进行向下调整
{//now是当前调整的节点,next是now的孩子,也是下一次要调整的节点 int now=i;int next;int t;while(now*2<=m){next=now*2;//now的左孩子if(next+1<=m&&a[next+1]<a[next]){next=next+1;//now的右孩子 }if(a[now]<=a[next]){break;} else{t=a[now];a[now]=a[next];a[next]=t;now=next;}} }
void upAdjust(int a[],int n)
{//now是当前调整的节点,next是now的父亲,也是下一次要调整的节点int now=n;int next; int t;while(now>1){next=now/2;// now的父亲if(a[next]<=a[now])//父亲节点比当前节点大 {break;}else{t=a[now];a[now]=a[next];a[next]=t;now=next;}} } int main()
{int n;//元素个数int a[maxx];// scanf("%d",&n);for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&a[i]);}
//把a数组初始化成小顶堆for(int i=n/2;i>=1;i--){downAdjust(a,i,n);}
//堆排序int m=n;//数组最后一个元素下标 int t;for(int i=1;i<=n;i++){printf("%d ",a[1]);t=a[1];a[1]=a[m];a[m]=t;m--;downAdjust(a,1,m);} printf("\n");for(int i=1;i<=n;i++){printf("%d ",a[i]);}printf("\n");
//在堆中插入一个元素;n++;scanf("%d",&a[n]);upAdjust(a,n);return 0;
}//堆的应用--优先队列
七、归并排序
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define maxx 100
void merge(int a[],int l,int mid,int r)
{//l~mid//mid+1~rint t[maxx];int k=0;//t数组的下标 int i=l;int j=mid+1;while(i<=mid&&j<=r){if(a[i]<=a[j]){t[k]=a[i]; k++;i++;}else{t[k]=a[j];k++;j++;}}while(i<=mid){t[k]=a[i]; k++;i++;}while(j<=r){t[k]=a[j]; k++;j++;}for(int i=0;i<k;i++){a[l+i]=t[i];}}void merge_sort(int a[],int l,int r)
{int mid;if(l<r){mid=(l+r)/2;//l~midmerge_sort(a,l,mid);//mid+1~rmerge_sort(a,mid+1,r);merge(a,l,mid,r);}}
int main()
{int n;//元素个数int a[maxx];// scanf("%d",&n);for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&a[i]);}merge_sort(a,1,n);for(int i=1;i<=n;i++){printf("%d ",a[i]);}printf("\n");return 0;
}
八、基于统计的排序
1.计数排序
统计一下每个数出现的次数,然后直接按次数输出即可(以空间换时间的算法)
缺点:
a.无法对负整数进行排序(偏移量优化)
b.极其浪费内存空间
c.是一个不稳定排序(可优化)
2.桶排序
1、将代排序的序列部分分到若⼲个桶中,每个桶内的元素再进⾏个别的排序。
2、时间复杂度最好可能是线性的O(n),桶排序不是基于⽐较的排序
3.基数排序
略
相关文章:
直接插入排序+希尔排序+冒泡排序+快速排序+选择排序+堆排序+归并排序+基于统计的排序
插入排序:直接插入排序、希尔排序 交换排序:冒泡排序、快速排序 选择排序:简单选择排序、堆排序 其他:归并排序、基于统计的排序 一、直接插入排序 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> /* 直接插入排序&#…...
Java高级 / 架构师 场景方案 面试题(二)
1.双十一亿级用户日活统计如何用 Redis快速计算 在双十一这种亿级用户日活统计的场景中,使用Redis进行快速计算的关键在于利用Redis的数据结构和原子操作来高效地统计和计算数据。以下是一个基于Redis的日活统计方案: 选择合适的数据结构: …...

C/C++内存管理学习【new】
文章目录 一、C/C内存分布二、C语言中动态内存管理方式:malloc/calloc/realloc/free三、C内存管理方式3.1 new/delete操作内置类型3.2 new和delete操作自定义类型四、operator new与operator delete函数五、new和delete的实现原理5.1 内置类型 六、定位new表达式(pl…...

选择适合你的编程语言
引言 在当今瞬息万变的技术领域中,选择一门合适的编程语言对于个人职业发展和技术成长至关重要。每种语言都拥有独特的设计哲学、应用场景和市场需求,因此,在决定投入时间和精力去学习哪种编程语言时,我们需要综合分析多个因素&a…...
【力扣每日一题】力扣106从中序和后序遍历序列构造二叉树
题目来源 力扣106从中序和后序遍历序列构造二叉树 题目概述 给定两个整数数组 inorder 和 postorder ,其中 inorder 是二叉树的中序遍历, postorder 是同一棵树的后序遍历,请你构造并返回这颗 二叉树 。 思路分析 后序遍历序列的最末尾数…...
logback日志回滚原理
日志输出主要依赖RollingFileAppender、TimeBasedRollingPolicy、SizeAndTimeBasedFNATP。 RollingFileAppender 主要用于生成日志文件,格式化内容再输出到日志文件TimeBasedRollingPolicy 设置回滚策略,如果发现日志输出的时间超过单位时间,…...

[C#]winform基于opencvsharp结合pairlie算法实现低光图像增强黑暗图片变亮变清晰
【低光图像增强介绍】 在图像处理领域,低光图像增强是一个具有挑战性的任务。由于光线不足,这些图像往往呈现出低对比度、高噪声和细节丢失等问题,严重影响了图像的视觉效果和后续分析的准确性。因此,开发有效的低光图像增强方法…...

React18源码: reconcliler启动过程
Reconcliler启动过程 Reconcliler启动过程实际就是React的启动过程位于react-dom包,衔接reconciler运作流程中的输入步骤.在调用入口函数之前,reactElement(<App/>) 和 DOM对象 div#root 之间没有关联,用图片表示如下: 在启…...

【RN】为项目使用React Navigation中的navigator
简言 移动应用基本不会只由一个页面组成。管理多个页面的呈现、跳转的组件就是我们通常所说的导航器(navigator)。 React Navigation 提供了简单易用的跨平台导航方案,在 iOS 和 Android 上都可以进行翻页式、tab 选项卡式和抽屉式的导航布局…...

CS50x 2024 - Lecture 8 - HTML, CSS, JavaScript
00:00:00 - Introduction 关于互联网是怎么工作的,如何在他的基础上构建软件 HTML和CSS是描述性语言 javascript一种编程语言,在浏览器上下文中很有用,使得界面更具交互性,也用于服务器 00:01:01 - Bingo Board 00:01:51 - T…...

C++:派生类的生成过程(构造、析构)
目录 派生类的生成过程 派生类的构造函数与析构函数: 构造函数: 派生类组合类的构造和析构: 构造函数和析构函数调用顺序: 派生类的生成过程 三步骤: 吸收基类(父类)成员:实现代…...

金蝶字段添加过滤条件
金蝶字段加过滤条件 F_PLDE_Date<GetValue(FDate) and F_PLDE_Date1>GetValue(FDate)...
SQLite 知识整理
写在前面: 本文章旨在总结备份、方便以后查询,由于是个人总结,如有不对,欢迎指正;另外,内容大部分来自网络、书籍、和各类手册,如若侵权请告知,马上删帖致歉。 目录 SQLite 类型数据…...

0基础JAVA期末复习最终版
啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊,根据网上各位大佬的复习资料,看了很多大多讲的是基础但对内容的整体把握上缺乏系统了解。但是很不幸最终挂科了,那个出题套路属实把我整神了,所以我决定痛改前非,酣畅淋漓的写下这篇文章。。。。…...

【办公类-16-07-04】合并版“2023下学期 中班户外游戏(有场地和无场地版,一周一次)”(python 排班表系列)
背景需求: 把 无场地版(贴周计划用) 和 有场地版(贴教室墙壁上用) 组合在一起,一个代码生成两套。 【办公类-16-07-02】“2023下学期 周计划-户外游戏 每班1周五天相同场地,6周一次循环”&…...
chat GPT第一讲
计算机的语言奇迹:探秘ChatGPT的智能回答和写作能力 目前我们这个行业,最火的话题无疑是AI人工智能,类似ChatGPT这样的智能Ai,今天剩下的时间不多,每天一个主题,我给大家讲一下计算机回答问题和写作的能力,…...

JAVA工程师面试专题-Mysql篇
一、基础 1、mysql可以使用多少列创建索引? 16 2、mysql常用的存储引擎有哪些 存储引擎Storage engine:MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的,是一套文件系统的实现。常用的存储引擎有以下: Innodb引擎:In…...

vue中使用echarts绘制双Y轴图表时,刻度没有对齐的两种解决方法
文章目录 1、原因2、思路3、解决方法3.1、使用alignTicks解决3.2、结合min和max属性去配置interval属性1、首先固定两边的分隔的段数。2、结合min和max属性去配置interval。 1、原因 刻度在显示时,分割段数不一样,导致左右的刻度线不一致,不…...
编程笔记 Golang基础 022 数组
编程笔记 Golang基础 022 数组 一、数组定义和初始化二、访问数组元素三、遍历数组四、数组作为参数六、特点七、注意事项 在Go语言中,数组是一种基本的数据结构,用于存储相同类型且长度固定的元素序列。 一、数组定义和初始化 // 声明并初始化一个整数…...

【kubernetes】二进制部署k8s集群之,多master节点负载均衡以及高可用(下)
↑↑↑↑接上一篇继续部署↑↑↑↑ 之前已经完成了单master节点的部署,现在需要完成多master节点以及实现k8s集群的高可用 一、完成master02节点的初始化操作 二、在master01节点基础上,完成master02节点部署 步骤一:准备好master节点所需…...

【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统
要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...

华为OD机试-食堂供餐-二分法
import java.util.Arrays; import java.util.Scanner;public class DemoTest3 {public static void main(String[] args) {Scanner in new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseint a in.nextIn…...
Robots.txt 文件
什么是robots.txt? robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件(如:https://example.com/robots.txt),它用于指导网络爬虫(如搜索引擎的蜘蛛程序)如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...

04-初识css
一、css样式引入 1.1.内部样式 <div style"width: 100px;"></div>1.2.外部样式 1.2.1.外部样式1 <style>.aa {width: 100px;} </style> <div class"aa"></div>1.2.2.外部样式2 <!-- rel内表面引入的是style样…...

SpringTask-03.入门案例
一.入门案例 启动类: package com.sky;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCach…...
.Net Framework 4/C# 关键字(非常用,持续更新...)
一、is 关键字 is 关键字用于检查对象是否于给定类型兼容,如果兼容将返回 true,如果不兼容则返回 false,在进行类型转换前,可以先使用 is 关键字判断对象是否与指定类型兼容,如果兼容才进行转换,这样的转换是安全的。 例如有:首先创建一个字符串对象,然后将字符串对象隐…...

企业如何增强终端安全?
在数字化转型加速的今天,企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机,到工厂里的物联网设备、智能传感器,这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而,随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...

华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合
在快节奏的现代生活中,我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴,它不仅是冰冷的科技工具,更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下,华硕a豆14 Air香氛版翩然而至,它以一种前所未有的方式&#x…...
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型(Stable Diffusion Inpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...